基于卷积稀疏编码和多视角特征先验信息的图像恢复
摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 概述 | 第10页 |
1.2 研究现状及存在问题 | 第10-12页 |
1.2.1 卷积稀疏编码 | 第10-11页 |
1.2.2 多视角特征 | 第11页 |
1.2.3 当前研究存在的问题 | 第11-12页 |
1.3 研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
1.3.1 研究内容 | 第12页 |
1.3.2 章节安排 | 第12-14页 |
第2章 基于梯度域卷积稀疏编码的磁共振图像重建 | 第14-25页 |
2.1 磁共振图像重建引言 | 第15-16页 |
2.1.1 CS-MRI | 第15-16页 |
2.1.2 卷积稀疏编码 | 第16页 |
2.2 基于梯度域的卷积稀疏编码算法 | 第16-18页 |
2.3 求解GradCSC子问题的优化算法 | 第18-21页 |
2.3.1 求解u子问题 | 第18-19页 |
2.3.2 求解w~(i),i=1,2子问题 | 第19页 |
2.3.3 求解z和d子问题 | 第19-21页 |
2.4 数值仿真实验 | 第21-24页 |
2.4.1 基于不同采样因子的实验结果 | 第21-22页 |
2.4.2 基于不同采样轨迹的实验结果 | 第22-23页 |
2.4.3 抗噪性能分析 | 第23-24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于FoE滤波器的卷积稀疏编码图像恢复 | 第25-41页 |
3.1 图像恢复引言 | 第25-27页 |
3.1.1 生成模型 | 第25-26页 |
3.1.2 判别模型 | 第26-27页 |
3.2 基于FoE滤波器的卷积稀疏编码算法 | 第27-32页 |
3.2.1 多视角特征 | 第29页 |
3.2.2 FoECSC滤波器训练阶段 | 第29-30页 |
3.2.3 图像恢复阶段 | 第30-32页 |
3.3 数值仿真实验 | 第32-39页 |
3.3.1 图像去模糊 | 第32-36页 |
3.3.2 CS-MRI重建 | 第36-39页 |
3.4 参数讨论 | 第39-40页 |
3.4.1 参数评估 | 第39页 |
3.4.2 滤波器分析 | 第39-40页 |
3.5 本章小节 | 第40-41页 |
第4章 FoE滤波器引导低秩张量填充 | 第41-59页 |
4.1 低秩张量填充引言 | 第41-43页 |
4.2 低秩张量填充经典算法 | 第43-44页 |
4.2.1 低秩张量填充算法 | 第43-44页 |
4.2.2 张量同时分解和填充算法 | 第44页 |
4.3 FoE滤波器引导低秩张量填充算法 | 第44-51页 |
4.3.1 FoE滤波器引导低秩张量填充 | 第44-46页 |
4.3.2 提出FoE-LRTC算法 | 第46-48页 |
4.3.3 提出FoE-STDC算法 | 第48-51页 |
4.4 数值仿真实验 | 第51-56页 |
4.4.1 视觉数据的性能评估 | 第51-55页 |
4.4.2 四阶张量填充的性能评价 | 第55-56页 |
4.5 参数讨论 | 第56-58页 |
4.5.1 参数评估 | 第57页 |
4.5.2 FoE滤波器分析 | 第57-58页 |
4.6 本章小结 | 第58-59页 |
第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
5.2 未来研究展望 | 第60-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-71页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第71页 |